基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的勻光板缺陷檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201911159889.7 申請日 -
公開（公告）號 CN110910372A 公開（公告）日 2021-06-18
申請公布號 CN110910372A 申請公布日 2021-06-18
分類號 G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T5/30 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 衡偉龍;李坤彬 申請（專利權(quán)）人 鄭州智利信信息技術(shù)有限公司
代理機構(gòu) 鄭州芝麻知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 王越
地址 450000 河南省鄭州市中原區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)長椿路11號河南省國家大學科技園孵化園區(qū)1號南配樓102號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的勻光板缺陷檢測方法。包括：使用相機自頂向下采集原始勻光板圖像；對原始勻光板圖像進行灰度化處理；對灰度化處理結(jié)果進行降采樣；對降采樣結(jié)果進行基于閾值化的差分歸一化處理；對歸一化結(jié)果進行伽馬變換，得到增強勻光板圖像；構(gòu)建形態(tài)學結(jié)構(gòu)算子，根據(jù)形態(tài)學結(jié)構(gòu)算子對增強勻光板圖像進行膨脹運算；對膨脹后的勻光板圖像進行邊緣檢測，得到勻光板梯度圖；進行閾值分割、連通域過濾處理，生成標注結(jié)果；將標注結(jié)果與勻光板圖像作為樣本數(shù)據(jù)集，訓練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)勻光板缺陷的自動檢測。利用本發(fā)明，可以在勻光板質(zhì)量檢測場景中，使勻光板缺陷檢測更容易，提高檢測準確率。